聯合國的兩個機構聯手成立了健康促進人工智能焦點小組（FG-AI4H），這是一組全球代表，聯合國希望這將有助于簡化醫療保健領域中審核AI技術的簡化，透明流程。

焦點小組成員在3月29日發表在《柳葉刀》上的文章中寫道，世界衛生組織和國際電信聯盟（ITU）的產品FG-AI4H于去年7月首次成立，是對AI在醫學領域迅速發展和擴展的反應。。盡管該行業目前正在解決其相當多的障礙（醫生短缺，天花亂墜的工作率和預期壽命的增長，僅舉幾例），但我們擁有比以往任何時候都更多的訪問大量數字數據的機會。

“從這些大型數據集中學習的AI模型正在開發中，并且有可能幫助解決醫學中的模式識別和分類問題，例如早期檢測，診斷和醫學決策，” Thomas Wiegand等人。在日記中寫道。“這些進展有望改善患者的醫療保健，并為從業者提供急需的支持。”

迄今為止，FG-AI4H已舉辦了三場講習班和會議，并且正在招募衛生和政策專家以組成主題組。主題用例將構成焦點組的基本構建塊，每個構建塊都代表著一個重大的，相關的健康問題，這些問題很難解決或代價昂貴。一旦主題經過審查并達成共識，Wiegand及其同事表示，他們將充當“利益相關者之間開放式合作的論壇，他們同意以實用，最佳實踐的方法對每個用例進行基準測試。”

作者說，主題大綱將理想地定義每種應用場景和該用例中所需的AI模型輸出，并確定培訓和測試數據的充足來源。使多源異構數據可供培訓AI模型的科學家訪問也很重要，因為最佳模型可以在多個人群中推廣。

“對于許多用例，至少在最初，將模型性能與人類性能進行比較，或者在同一任務中在人工智能的輔助下進行人類性能比較有意義，而對于其他任務，算法的比較性能將更有意義”，Wiegand和合著者說。“一旦滿足這些要求，就可以通過在線平臺提交AI模型，并使用測試數據進行評估。

“通過這種方式建立的基準測試過程不僅將提供可證明AI模型質量的可靠，強大且獨立的評估系統，還將為模型驗證提供獨立的測試數據集，以符合報告多變量預測的最佳實踐建議健康模型。”

到目前為止，焦點小組已在心血管疾病風險預測，眼科和基于AI的癥狀檢查器等領域開發了11個主題組。

FG-AI4H鼓勵學者，技術人員和監管機構通過共享有關主題，用例，數據和算法的想法，為這一過程做出貢獻。該焦點小組定于4月2日在上海再次開會，計劃于今年晚些時候在日內瓦，坦桑尼亞和印度舉行會議。